基于模糊免疫算法的煤礦機械設備電氣自動化控制技術

0 引言

隨著現代工業技術的快速發展，煤礦機械設備的電氣自動化控制已成為提升生產效率與安全保障的關鍵。通過模糊邏輯處理煤礦機械設備不精確的系統信息，同時利用免疫機制增強控制器的自適應性和魯棒性，使其能夠在面對外部擾動時迅速調整并保持穩定，從而提高生產效率提升，保證作業人員的生命安全。

通過引入模糊免疫算法，可以實現對煤礦機械設備電氣自動化控制系統的優化，提高控制精度和響應速度，從而有效減少事故發生的概率。此外，該算法的應用還能夠提升系統的抗干擾能力，確保在惡劣環境下仍能穩定運行。

關于機械設備電氣自動化控制技術的研究，已經取得了不少成果。馬曉紅[通過對設備和工藝的深入了解，設計出符合化工生產工藝要求的自動化控制系統，實現設備之間的協同配合，實現了遠程監控和遠程操作。但技術復雜度高，企業需要投入大量資金進行技術研發。蔡志遠[2]通過配置模擬量與數字量相互轉換的數模轉換模塊，實現對這些模擬量的精確控制。通過配備相應的傳感器，PLC可以實現高精度的運動控制，但是PLC的輸出對輸入的響應存在一定的延遲。

本文基于現有研究成果，從模糊PID控制器設計、模糊免疫控制器設計優化等方面，研究了基于模糊免疫算法的煤礦機械設備電氣自動化控制技術。

1煤礦機械設備電氣自動化控制設計

1.1模糊PID控制器設計

1.1.1模糊PID控制器設計的必要性

在煤礦機械設備中引入永磁直線同步電動機，使永磁直線同步電動機與PID控制器相結合，可以實現煤礦機械設備的智能化控制。通過實時監測煤礦機械設備的運行狀態和參數，控制系統可以自動調整電機的運行參數，確保煤礦機械設備處于最佳運行狀態[3]。基于此，在煤礦機械設備的電氣自動化控制中，設計模糊PID控制器。

1.1.2模糊控制器設計方法

模糊控制器設計原理如圖1所示。根據免疫系統的穩定性原理，利用控制方法對PID控制器的具體環節進行在線調節，同時通過模糊控制對這些調節后的環節進行優化。永磁直線同步電動機的控制中，易受供電電壓波動等外部干擾的影響，由于干擾因素難以量化，需要以模糊數值來表示。

圖1模糊控制器設計原理

結合模糊控制理論，設計基于模糊PID控制器。設定比例系數為，積分系數為，微分系數為。在模糊PID控制器設計過程中，設定系統偏差為并將其轉換為模糊集。在模糊化過程中，設定一系列模糊子集及其變化率的所有可能取值范圍[4]。利用隸屬度函數來描述每個模糊子集與具體數值之間的關聯程度，以確保模糊集之間的平滑過渡。

在模糊推理階段，控制器會依據預定義的模糊規則來調整PID參數。PID參數調整量計算公式如下：

式中： Δk 為PID參數調整量， n 為模糊規則數量。

控制器將模糊推理得出的PID參數調整量轉換為具體的數值進行去模糊化。通過對PID參數的動態調整，設定控制輸入為 u（k） ，其計算公式如下：

u（k）=K{[1-ηf（u（k），Δu（k）]}e（k）=k_pe（k）

式中： K 為反應速度的控制系數， η 為相對穩定度控制系數， Δu（k） 為控制器輸出的增量， f 為預先選定的非線性函數。

為了靠近非線性函數 f ，設計模糊PID的高級調節器。同時，輸入輸出變量被模糊化為正、零、負。根據模糊邏輯規則，可以推算出模糊控制器的輸出。這種控制方法能夠更有效地應對永磁直線同步電動機受到的外部干擾，提高系統的穩定性。該模糊控制器的輸出公式如下：

o（k）=u（k-4）+k_p{[e（k）-e（k-1）]}

式中： k_p 為隨控制器的輸出的變化而變化。

1.2模糊免疫控制器設計優化

1.2.1 模糊控制器設計優化的必要性

如果模糊控制器中的某個環節缺失，則會導致煤礦機械設備電氣自動化控制過程中的精度變差。為改善控制效果，引入模糊免疫機制，通過對不同環節進行優化，可以減少計算復雜度。基于此，需要采用免疫算法對模糊控制器進行優化[5]。

1.2.2模糊免疫控制器設計優化方法

對于模糊控制器而言，輸出比例因子的變化將直接影響控制器的增益，而輸入比例因子的改變本質上是模糊控制規則論域的變化。因此將比例因子作為全局變量，采取免疫算法對受全局變量影響的控制規則進行尋優。將輸入變量 x 映射到對應的模糊論域，在該論域中進行參數尋優，確定不同的模糊小數據集。映射到模糊論域上變量值的計算公式如下：

式中： F 為映射到模糊論域上的變量值。

在設計的免疫PID控制器中，引入了B細胞接收的總刺激 S（k） 。B細胞接收的總刺激 S（k） 的計算公式如下：

S（k）=T_H（k）-T_s（k）

式中： T_H（k） 為TT細胞的輸出； T_s（k） 為TY細胞對B細胞的影響。

計算每次變異所得B細胞的親和力，并選擇群體中最優的B細胞進行克隆復制，生成新的臨時群體。對該群體執行操作形成逐漸成熟的群體，并對原有群體中親和度較低的個體進行替換。對每一部分都進行免疫尋優的操作，直至滿足尋優要求「6。選定最優比例因子所對應的隸屬函數當前值，并不斷更新，最終得到精確的隸屬函數，以此確定最優解進行輸出。

在實際應用中，煤礦機械設備會受到干擾導致轉速存在誤差情況。因此在控制過程中，如果誤差較大時，運用模糊免疫PID控制器減小穩態誤差。如果誤差較小時，可以用模糊PID控制器進行控制。設定進行預判控制的加權因子，代入控制器中得到控制器的輸出表達式如下：

式中： φ 為加權因子； e 為輸出與預期的誤差值。

當誤差較大時， φ 趨近于1，輸出 u^′（k） 值由模糊免疫PID控制；當誤差較小時， φ 趨近于0，輸出值由模糊控制進行系統調節。這樣就實現了模糊控制的粗調和模糊免疫PID的細調的優化控制階段，從而達到良好的控制效果。

2實驗與分析

2.1搭建實驗環境

為了驗證模糊免疫PID算法的實用性，本文選擇了某礦區的電氣設備作為控制對象，并對本文提出的基于模糊免疫算法的煤礦機械設備電氣自動化控制技術進行驗證。

采用MATLAB數學軟件的數據實時通訊，結合MATLAB的動態復雜控制系統建模與仿真能力，將模糊免疫PID算法成功應用到實驗中。搭建實驗所用的環境，控制系統硬件環境配置如下：服務器主機處理器Intelcorei7，內存容量12G，硬盤容量1TB，JVM虛擬機采用JDK3.5.1。

在開發環境下，通過數據采集板對電氣設備進行數據采集。通過互聯網傳輸至PLC進行A/D轉換，并存入背景數據中。從背景數據塊中實時讀取數據后，由OPC接口傳遞給MATLAB。

MATLAB將其值與設定值進行比較，進行控制算法運算，并將運算結果通過0PC接口傳入主機。根據計算結果得出數字量，設定特定的采樣周期，并針對輸入的參考信號進行350s的仿真，獲取足夠的采樣點，以全面評估系統的性能。

2.2實驗數據與分析

針對特定的被控對象，實驗采用本文提出的基于模糊免疫算法的電氣自動化控制技術，并對其控制性能進行了全面評估。

2.2.1干擾信號下系統響應效果

在實驗過程中，首先向控制系統輸入階躍信號，以檢驗其基本的響應特性。此外，考慮到煤礦現場環境中存在的不可預測擾動因素，在第200s時向系統加入了一個單位階躍擾動信號，以模擬實際運行中的干擾情況。通過對仿真結果的觀察與分析得出干擾信號作用下系統響應曲線，如圖2所示。

圖2干擾信號作用下系統響應曲線

從圖2可以看出，在無干擾條件下，系統響應值與設定值幾乎保持在相同的范圍內，且超調量被有效控制在最小范圍內，表明本文提出的控制方法能夠提升系統響應的穩定性。

綜合看來，在加入單位階躍擾動信號后，系統表現出出色的抗干擾能力。系統輸出能夠在短時間內迅速恢復到設定值，且恢復過程中的波動較小。基于模糊免疫算法的PID參數整定策略，不僅優化了控制系統的基本性能，還顯著增強了其對外部干擾的魯棒性。

2.2.2方波跟蹤誤差分析

在仿真過程中，為了驗證控制系統的精準性，在采樣點處引入了一個擾動。設置3個小組，其中運用本文控制方法的小組為實驗組。通過對本文控制器進行參數整定，并選取了合適的控制參數。通過分析3個小組跟蹤控制過程中方波的變化情況，計算跟蹤誤差，得到方波跟蹤誤差的具體結果如圖3所示。

圖3的仿真結果顯示，實驗組在對方波位置的跟蹤上更為準確，跟蹤誤差為0～0.5之間，且控制器的控制力更強，說明本文設計的控制器表現出良好的穩定性。相比之下，兩個對照組的跟蹤誤差較大，難以達到良好的控制效果。由此說明，基于免疫反饋機制的模糊PID控制器能夠對煤礦機械設備電氣實施有效控制，并取得了較為理想的控制效果。

圖3方波跟蹤誤差

綜上所述，本文基于模糊免疫算法的煤礦機械設備電氣自動化控制技術，能夠提升系統運行的穩定性和抗干擾能力。該方法的成功應用，為煤礦機械設備的電氣自動化控制提供了新的思路，具有重要的應用價值。

3結束語

本文從模糊免疫算法入手，深入研究了煤礦機械設備電氣自動化控制的相關問題，提出了基于模糊免疫算法的煤礦機械設備電氣自動化控制設計。該算法在提升控制精度，增強抗干擾能力等方面具有顯著優勢。模糊免疫算法通過模糊邏輯和免疫機制的有機結合，實現了對復雜動態系統的精確控制，為煤礦機械設備的電氣自動化控制提供了新的思路和方法。未來，煤礦機械設備電氣自動化控制，將朝著更加智能化的方向發展。基于模糊免疫算法的控制方法，將在自動化、智能化發展過程中發揮重要作用，不斷推動煤礦行業的技術進步和產業升級。

參考文獻

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[3]王紅莉，趙琨.電氣工程及自動化控制技術在混合動力汽車領域中的應用[J].內燃機工程，2023，44（1）：110-111.

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